← 返回教程索引
教程 06:Hermes
Agent + DeepSeek V4 = 100X Cheaper
视频信息
- 视频标题:Hermes Agent + DeepSeek V4 = 100X
Cheaper
- 视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=awRQWBvE5eQ
- 发布日期:2026-05-16
- 视频时长:21:08
- 主题领域:Hermes Agent、Agentic
OS、目标驱动工作流
- 字幕来源:YouTube 英文自动字幕
en-orig(已清理为纯文本)
注:本教程基于英文自动字幕整理为中文学习笔记;工具名称、产品界面和价格可能随时间变化。
引言
这集视频的核心不是单纯介绍
Hermes Agent + DeepSeek V4 = 100X Cheaper,而是展示 Jack
Roberts 如何把 Hermes Agent、it’s、模型、i’m、DeepSeek
放进一个可执行的 AI
工作流。学习时要抓住三件事:它解决什么问题、它如何接入现有工具链、它如何沉淀为下一次还能复用的系统能力。
如果你只记住工具名,很快会被下一轮更新覆盖;如果你记住视频里的工作流结构,就能把这些工具迁移到自己的项目、客户交付、自动化系统和内容生产流程中。
“When you combine Hermes’ agent with tools like Deepseek, you unlock
capabilities that 99% of people don’t even realize exist.”
第1阶段:更新背景与问题定义
1.1 本阶段要解决的问题
这一阶段可以理解为视频中的第 1 个学习单元。它围绕 Hermes
Agent、i’m、better、DeepSeek
展开,重点是把一个工具更新或用例转换成可操作流程。不要把它当成新闻,而要拆成“输入是什么、处理步骤是什么、输出如何验收”。
“$0, build as much as you want to with no limitations or rate
limits.”
1.2 操作逻辑拆解
- 本段围绕 Hermes Agent
展开,并把它放进实际工作流,而不是停留在概念介绍。
- 需要同时关注 i’m 与 better
的关系:前者决定执行入口,后者决定可复用性。
- 成本不是附属问题:视频把模型选择、调用频率和任务价值放在同一张账本里讨论。
- 重点不是让 AI
一次性“生成完”,而是让它创建可检查、可修改、可继续迭代的中间产物。
1.3 复刻到自己项目的做法
- 写清目标:用一句话定义你希望 Agent
完成的业务结果,而不是只写“帮我做一下”。
- 提供上下文:把项目说明、参考资料、约束条件和已有文件放到
Agent 能读取的位置。
- 拆成子任务:研究、实现、设计、审查、文档分别处理,必要时并行。
- 要求可验证输出:让 Agent
给出文件、链接、表格、清单或测试结果,而不是只给口头解释。
- 沉淀模板:把成功的提示词、命令、目录结构和验收标准保存下来。
1.4 学习检查点
- 你能否解释 Hermes Agent 在本集中的具体作用?
- 你能否把这一段流程拆成“目标、输入、步骤、输出、验收”五项?
- 你能否指出哪些动作适合自动化,哪些动作必须人工确认?
第2阶段:安装、配置与进入工作台
2.1 本阶段要解决的问题
这一阶段可以理解为视频中的第 2 个学习单元。它围绕
it’s、模型、cli、Gemini
展开,重点是把一个工具更新或用例转换成可操作流程。不要把它当成新闻,而要拆成“输入是什么、处理步骤是什么、输出如何验收”。
“Now, I’m building my own AI businesses, and I just share the stuff
that actually works.”
2.2 操作逻辑拆解
- 本段围绕 it’s
展开,并把它放进实际工作流,而不是停留在概念介绍。
- 需要同时关注 模型 与 cli
的关系:前者决定执行入口,后者决定可复用性。
- 成本不是附属问题:视频把模型选择、调用频率和任务价值放在同一张账本里讨论。
- 重点不是让 AI
一次性“生成完”,而是让它创建可检查、可修改、可继续迭代的中间产物。
2.3 复刻到自己项目的做法
- 写清目标:用一句话定义你希望 Agent
完成的业务结果,而不是只写“帮我做一下”。
- 提供上下文:把项目说明、参考资料、约束条件和已有文件放到
Agent 能读取的位置。
- 拆成子任务:研究、实现、设计、审查、文档分别处理,必要时并行。
- 要求可验证输出:让 Agent
给出文件、链接、表格、清单或测试结果,而不是只给口头解释。
- 沉淀模板:把成功的提示词、命令、目录结构和验收标准保存下来。
2.4 学习检查点
- 你能否解释 it’s 在本集中的具体作用?
- 你能否把这一段流程拆成“目标、输入、步骤、输出、验收”五项?
- 你能否指出哪些动作适合自动化,哪些动作必须人工确认?
第3阶段:Agent 拆分与并行执行
3.1 本阶段要解决的问题
这一阶段可以理解为视频中的第 3 个学习单元。它围绕
模型、DeepSeek、it’s、need
展开,重点是把一个工具更新或用例转换成可操作流程。不要把它当成新闻,而要拆成“输入是什么、处理步骤是什么、输出如何验收”。
“So, let’s talk about Hermes then, and exactly how we leverage this
with Deepseek.”
3.2 操作逻辑拆解
- 本段围绕 模型
展开,并把它放进实际工作流,而不是停留在概念介绍。
- 需要同时关注 DeepSeek 与 it’s
的关系:前者决定执行入口,后者决定可复用性。
- 成本不是附属问题:视频把模型选择、调用频率和任务价值放在同一张账本里讨论。
- 研究任务被当作独立阶段处理,适合交给子 Agent 并行收集资料,再由主
Agent 汇总判断。
3.3 复刻到自己项目的做法
- 写清目标:用一句话定义你希望 Agent
完成的业务结果,而不是只写“帮我做一下”。
- 提供上下文:把项目说明、参考资料、约束条件和已有文件放到
Agent 能读取的位置。
- 拆成子任务:研究、实现、设计、审查、文档分别处理,必要时并行。
- 要求可验证输出:让 Agent
给出文件、链接、表格、清单或测试结果,而不是只给口头解释。
- 沉淀模板:把成功的提示词、命令、目录结构和验收标准保存下来。
3.4 学习检查点
- 你能否解释 模型 在本集中的具体作用?
- 你能否把这一段流程拆成“目标、输入、步骤、输出、验收”五项?
- 你能否指出哪些动作适合自动化,哪些动作必须人工确认?
第4阶段:Agent 拆分与并行执行
4.1 本阶段要解决的问题
这一阶段可以理解为视频中的第 4 个学习单元。它围绕 Hermes
Agent、模型、i’m、everything
展开,重点是把一个工具更新或用例转换成可操作流程。不要把它当成新闻,而要拆成“输入是什么、处理步骤是什么、输出如何验收”。
“actually jump in and have a look at the Hermes plus Deepseek.”
4.2 操作逻辑拆解
- 本段围绕 Hermes Agent
展开,并把它放进实际工作流,而不是停留在概念介绍。
- 需要同时关注 模型 与 i’m
的关系:前者决定执行入口,后者决定可复用性。
- 成本不是附属问题:视频把模型选择、调用频率和任务价值放在同一张账本里讨论。
- 重点不是让 AI
一次性“生成完”,而是让它创建可检查、可修改、可继续迭代的中间产物。
4.3 复刻到自己项目的做法
- 写清目标:用一句话定义你希望 Agent
完成的业务结果,而不是只写“帮我做一下”。
- 提供上下文:把项目说明、参考资料、约束条件和已有文件放到
Agent 能读取的位置。
- 拆成子任务:研究、实现、设计、审查、文档分别处理,必要时并行。
- 要求可验证输出:让 Agent
给出文件、链接、表格、清单或测试结果,而不是只给口头解释。
- 沉淀模板:把成功的提示词、命令、目录结构和验收标准保存下来。
4.4 学习检查点
- 你能否解释 Hermes Agent 在本集中的具体作用?
- 你能否把这一段流程拆成“目标、输入、步骤、输出、验收”五项?
- 你能否指出哪些动作适合自动化,哪些动作必须人工确认?
第5阶段:安装、配置与进入工作台
5.1 本阶段要解决的问题
这一阶段可以理解为视频中的第 5 个学习单元。它围绕
i’m、key、DeepSeek、api
展开,重点是把一个工具更新或用例转换成可操作流程。不要把它当成新闻,而要拆成“输入是什么、处理步骤是什么、输出如何验收”。
“Now, we talk a lot about building local software with code
code.”
5.2 操作逻辑拆解
- 本段围绕 i’m
展开,并把它放进实际工作流,而不是停留在概念介绍。
- 需要同时关注 key 与 DeepSeek
的关系:前者决定执行入口,后者决定可复用性。
- 重点不是让 AI
一次性“生成完”,而是让它创建可检查、可修改、可继续迭代的中间产物。
- 把这一段当成一个可复刻动作:先定义目标,再拆任务,再检查输出,最后沉淀成模板或项目资产。
5.3 复刻到自己项目的做法
- 写清目标:用一句话定义你希望 Agent
完成的业务结果,而不是只写“帮我做一下”。
- 提供上下文:把项目说明、参考资料、约束条件和已有文件放到
Agent 能读取的位置。
- 拆成子任务:研究、实现、设计、审查、文档分别处理,必要时并行。
- 要求可验证输出:让 Agent
给出文件、链接、表格、清单或测试结果,而不是只给口头解释。
- 沉淀模板:把成功的提示词、命令、目录结构和验收标准保存下来。
5.4 学习检查点
- 你能否解释 i’m 在本集中的具体作用?
- 你能否把这一段流程拆成“目标、输入、步骤、输出、验收”五项?
- 你能否指出哪些动作适合自动化,哪些动作必须人工确认?
第6阶段:Agent 拆分与并行执行
6.1 本阶段要解决的问题
这一阶段可以理解为视频中的第 6 个学习单元。它围绕
need、orpheus、Hermes Agent、soul
展开,重点是把一个工具更新或用例转换成可操作流程。不要把它当成新闻,而要拆成“输入是什么、处理步骤是什么、输出如何验收”。
“Remember, they’re two very different things.”
6.2 操作逻辑拆解
- 本段围绕 need
展开,并把它放进实际工作流,而不是停留在概念介绍。
- 需要同时关注 orpheus 与 Hermes
Agent 的关系:前者决定执行入口,后者决定可复用性。
- 重点不是让 AI
一次性“生成完”,而是让它创建可检查、可修改、可继续迭代的中间产物。
- 把这一段当成一个可复刻动作:先定义目标,再拆任务,再检查输出,最后沉淀成模板或项目资产。
6.3 复刻到自己项目的做法
- 写清目标:用一句话定义你希望 Agent
完成的业务结果,而不是只写“帮我做一下”。
- 提供上下文:把项目说明、参考资料、约束条件和已有文件放到
Agent 能读取的位置。
- 拆成子任务:研究、实现、设计、审查、文档分别处理,必要时并行。
- 要求可验证输出:让 Agent
给出文件、链接、表格、清单或测试结果,而不是只给口头解释。
- 沉淀模板:把成功的提示词、命令、目录结构和验收标准保存下来。
6.4 学习检查点
- 你能否解释 need 在本集中的具体作用?
- 你能否把这一段流程拆成“目标、输入、步骤、输出、验收”五项?
- 你能否指出哪些动作适合自动化,哪些动作必须人工确认?
第7阶段:Agent 拆分与并行执行
7.1 本阶段要解决的问题
这一阶段可以理解为视频中的第 7 个学习单元。它围绕
it’s、DeepSeek、seek、opus
展开,重点是把一个工具更新或用例转换成可操作流程。不要把它当成新闻,而要拆成“输入是什么、处理步骤是什么、输出如何验收”。
7.2 操作逻辑拆解
- 本段围绕 it’s
展开,并把它放进实际工作流,而不是停留在概念介绍。
- 需要同时关注 DeepSeek 与 seek
的关系:前者决定执行入口,后者决定可复用性。
- 成本不是附属问题:视频把模型选择、调用频率和任务价值放在同一张账本里讨论。
- 重点不是让 AI
一次性“生成完”,而是让它创建可检查、可修改、可继续迭代的中间产物。
7.3 复刻到自己项目的做法
- 写清目标:用一句话定义你希望 Agent
完成的业务结果,而不是只写“帮我做一下”。
- 提供上下文:把项目说明、参考资料、约束条件和已有文件放到
Agent 能读取的位置。
- 拆成子任务:研究、实现、设计、审查、文档分别处理,必要时并行。
- 要求可验证输出:让 Agent
给出文件、链接、表格、清单或测试结果,而不是只给口头解释。
- 沉淀模板:把成功的提示词、命令、目录结构和验收标准保存下来。
7.4 学习检查点
- 你能否解释 it’s 在本集中的具体作用?
- 你能否把这一段流程拆成“目标、输入、步骤、输出、验收”五项?
- 你能否指出哪些动作适合自动化,哪些动作必须人工确认?
核心概念速查表
| 概念 |
解释 |
| Hermes Agent |
强调目标、项目、上下文和任务编排的 Agentic OS。 |
| it’s |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
| 模型 |
执行推理、生成、审查或视觉任务的底层 AI 能力。 |
| i’m |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
| DeepSeek |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
| we’re |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
| need |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
| you’re |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
| opus |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
| fantastic |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
| idea |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
| seek |
视频中反复出现的关键能力,需放入实际项目流程中理解。 |
8 个学习启示
- 从目标出发:先定义最终产物和验收标准,再选择工具。
- 把 AI
当系统,不当聊天框:真正的收益来自上下文、工具、文件和流程的组合。
- 多模型分工优于单模型崇拜:强模型做关键决策,便宜模型做批量任务,本地模型做隐私和低成本任务。
- 并行必须有边界:子 Agent
适合处理互不依赖的研究、草稿、设计和审查任务。
- 上下文决定质量:没有项目资料和历史决策,Agent
只能猜。
- 每次输出都要可检查:文件、表格、链接、测试和清单比“看起来不错”可靠。
- 把成功经验写成模板:复用流程比复用单个答案更有价值。
- 保留人工审批:涉及发布、发邮件、客户数据、付费和删除操作时必须人工确认。
10 个常见误区
- 误区:新工具本身就是生产力 →
真正的生产力来自清晰流程和上下文管理。
- 误区:提示词越长越好 →
更重要的是输入结构、文件资料和验收标准。
- 误区:Agent 可以一次性做完所有事 →
复杂任务应拆成阶段,并逐步检查。
- 误区:所有任务都要用最贵模型 →
应按任务价值和风险做模型路由。
- 误区:自动化就是无人值守 →
高风险动作仍需要审批。
- 误区:只看界面演示就算学会了 →
必须自己复刻一个最小工作流。
- 误区:多 Agent 越多越好 →
没有任务边界和汇总机制,多 Agent 会制造噪音。
- 误区:记忆就是保存全部聊天记录 →
记忆应保存决策、偏好、约束和可复用资料。
- 误区:AI 设计只要好看 →
商业交付还需要信息架构、内容准确性和响应式体验。
- 误区:教程只需要看一遍 →
每集都应转化成一个模板、清单或实际项目练习。
12 个关键要点
- 本集主题是
Hermes Agent + DeepSeek V4 = 100X Cheaper,核心价值在于把工具能力放进可复用工作流。
- 主题关键词包括:Hermes
Agent、it’s、模型、i’m、DeepSeek、we’re、need、you’re。
- 任何 Agent 工作流都应先定义目标,再补充上下文,最后执行与验收。
- 不要只复制视频里的工具按钮,要复制背后的任务拆解方式。
- 多模型协作的关键是按任务分工,而不是频繁切换工具。
- 知识库和长期记忆能显著降低重复解释成本。
- CLI、MCP、连接器是把 AI 接入真实业务系统的关键入口。
- 设计、网站、视频和营销输出都需要审查环节。
- 成本优化应该从任务分层开始,而不是盲目换便宜模型。
- 每次成功实践都应沉淀为模板、脚本、文档或 skill。
- 对外发布、客户数据、邮件发送等动作必须保留人工确认。
- 学习本集的最终产物应该是一个你自己能运行的小型流程。
额外资源
推荐深入学习
- Claude Code / Codex 官方文档:学习工程 Agent
的文件操作、命令执行、代码审查和验证流程。
- NotebookLM /
Obsidian:建立项目知识库、长期记忆和资料检索系统。
- MCP / Connectors:理解 AI 如何连接
Gmail、Notion、浏览器、数据库、CRM 等外部系统。
- Ollama /
本地模型:学习低成本、隐私友好的本地模型工作流。
- 设计系统与交付检查清单:补齐 AI
生成内容之外的体验、质量和商业可用性。
相关关键词
Hermes Agent, it’s, 模型, i’m, DeepSeek, we’re, need, you’re, opus,
fantastic, idea, seek, different, give
结论
这集视频可以当作一个独立学习单元:它围绕 Hermes
Agent、Agentic OS、目标驱动工作流
展开,但真正值得带走的是背后的系统化方法。把工具更新转化为自己的工作流模板,才是学习这类视频的正确收益。
建议你完成一个最小练习:选一个真实任务,用本教程的阶段拆解方式写出目标、上下文、子任务、输出和验收标准,然后让
Agent 执行并复盘。
“Remember, they’re two very different things.”
最终目标:不是记住这个工具,而是把它变成你自己的 AI
生产系统中的一个稳定组件。
本教程基于 YouTube 英文自动字幕整理,仅供学习参考。